| 中文摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 第一章 绪论 | 第14-19页 |
| 1.1 课题研究目的和研究意义 | 第14-15页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第15-17页 |
| 1.2.1 发动机噪声源识别的国内外研究现状 | 第15-16页 |
| 1.2.2 汽车和发动机声品质的国内外研究现状 | 第16-17页 |
| 1.3 本文主要研究内容与组织结构 | 第17-19页 |
| 第二章 内燃机噪声辐射机理与噪声测试实验 | 第19-26页 |
| 2.1 内燃机噪声的分类与产生机理 | 第19-21页 |
| 2.1.1 机械噪声 | 第19-20页 |
| 2.1.2 燃烧噪声 | 第20页 |
| 2.1.3 空气动力噪声 | 第20-21页 |
| 2.2 内燃机噪声源识别方法 | 第21-22页 |
| 2.3 内燃机噪声测试标准及测试实验 | 第22-25页 |
| 2.3.1 噪声标准 | 第22-23页 |
| 2.3.2 实验条件与实验方法 | 第23-24页 |
| 2.3.3 实验设备与测试工况说明 | 第24-25页 |
| 2.4 本章小结 | 第25-26页 |
| 第三章 基于独立成分分析与声阵列的汽油机噪声源识别 | 第26-42页 |
| 3.1 独立成分分析的基本原理 | 第26-28页 |
| 3.1.1 独立成分分析的数学模型 | 第26-27页 |
| 3.1.2 独立成分分析的假设条件 | 第27-28页 |
| 3.1.3 独立成分分析结果的不确定性 | 第28页 |
| 3.2 基于信息论的独立成分分析算法 | 第28-30页 |
| 3.2.1 基于负熵极大的Fast ICA算法原理 | 第28-30页 |
| 3.2.2 基于负熵极大的Fast ICA算法实现步骤 | 第30页 |
| 3.3 连续小波变换基本原理 | 第30-32页 |
| 3.4 基于独立成分分析的汽油机噪声源识别结果分析 | 第32-39页 |
| 3.4.1 2.0D汽油机噪声信号的独立性与非高斯性 | 第32页 |
| 3.4.2 2.0D汽油机噪声信号ICA分离结果 | 第32-39页 |
| 3.5 基于声阵列技术的汽油机噪声源识别 | 第39-40页 |
| 3.5.1 声阵列法噪声源测试实验 | 第39-40页 |
| 3.5.2 实验结果分析 | 第40页 |
| 3.6 本章小结 | 第40-42页 |
| 第四章 汽油机噪声源信号对声品质的影响 | 第42-53页 |
| 4.1 心理声学基本理论 | 第42-46页 |
| 4.1.1 人类听觉系统构造 | 第42-43页 |
| 4.1.2 掩蔽效应 | 第43-44页 |
| 4.1.3 临界频带 | 第44-46页 |
| 4.2 心理声学客观参数 | 第46-50页 |
| 4.2.1 响度及其数学模型 | 第46-48页 |
| 4.2.2 尖锐度及其数学模型 | 第48页 |
| 4.2.3 粗糙度及其数学模型 | 第48页 |
| 4.2.4 音调度及其数学模型 | 第48-49页 |
| 4.2.5 感觉满意度系数及其数学模型 | 第49-50页 |
| 4.3 汽油机噪声源信号对整机噪声满意度的影响 | 第50-52页 |
| 4.4 本章小结 | 第52-53页 |
| 第五章 声信号的频率和阶次差异对声品质的影响 | 第53-62页 |
| 5.1 不同品牌汽油机声品质差异 | 第53-55页 |
| 5.2 频率成分对声品质的影响 | 第55-57页 |
| 5.3 阶次成分对声品质的影响 | 第57-61页 |
| 5.4 本章小结 | 第61-62页 |
| 第六章发动机声品质正向开发初探 | 第62-72页 |
| 6.1 发动机进气噪声声品质仿真与优化 | 第62-68页 |
| 6.2 发动机进、排气噪声声品质仿真与优化流程 | 第68-69页 |
| 6.3 发动机整机辐射噪声声品质仿真与优化流程 | 第69-70页 |
| 6.4 发动机声品质正向开发初探 | 第70-71页 |
| 6.5 本章小结 | 第71-72页 |
| 第七章 总结与展望 | 第72-75页 |
| 7.1 本文主要研究内容和结论 | 第72-73页 |
| 7.2 课题前景与工作展望 | 第73-75页 |
| 参考文献 | 第75-78页 |
| 发表论文和参加科研情况说明 | 第78-79页 |
| 致谢 | 第79-80页 |
